Sentence Similarity
sentence-transformers
Safetensors
bert
feature-extraction
Generated from Trainer
dataset_size:3712
loss:CosineSimilarityLoss
text-embeddings-inference
Instructions to use bes-software-services/freelancers-matcher with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use bes-software-services/freelancers-matcher with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("bes-software-services/freelancers-matcher") sentences = [ "Ищу 3D-художника для создания модели персонажа для игры. Портфолио обязательно.", "Я финансист-консультант с опытом более 5 лет. Готов помочь вам в составлении личного бюджета, инвестиционном планировании и налогообложении. Работаю индивидуально с каждым клиентом.", "вашего бизнеса, включая рекламу и промо-видео. Гарантирую качественный и креативный подход к вашим проектам.", "Я программист с фокусом на разработке мобильных приложений. Специализируюсь на создании приложений для iOS и Android. Готов разработать приложение под ваш бизнес, с уникальным дизайном и функционалом." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [4, 4] - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Welcome to the community
The community tab is the place to discuss and collaborate with the HF community!